人工智能在证券行业计算机网络安全环境下的应用

发布时间：2021-01-02 15:18

　　大数据时代下,数据资源的利用价值进一步突显。但是海量的数据规模、快速的数据流转和多样的数据类型,导致数据资源的利用难度较大,无形中造成了严重的浪费。近年来人工智能（AI）的理论研究和技术创新逐渐成熟,将AI应用于大数据处理,可以提高计算机网络风险识别能力、合理配置计算机网络资源、优化计算机网络服务水平。首先概述大数据与AI之间的关系,随后基于AI在计算机网络中的应用优势,分别选取网络安全管理、模式识别、网络代理3个角度,就AI的实践应用展开了简要分析。 

【文章来源】：微型电脑应用. 2020年08期

【文章页数】：4 页

【部分图文】：

入侵检测应用流程图

防火墙是计算机自带的一种系统和网络安全保护措施。但是防火墙通常只能对一些常规的入侵行为或病毒攻击产生抵御作用,而许多经过伪装的病毒或木马,则很难被防火墙识别和拦截。将AI技术应用到防火墙中,构建智能防火墙,则能够进一步提高拦截效率。智能防火墙的应用优势主要体现为两点:其一,利用大数据、云计算等技术手段,可以对计算机网络的访问信息,进行快速的过滤,提高了信息甄别效率,目前一些先进的智能防火墙,信息处理速度可以达到每年10亿次,完全能够胜任绝大多数券商网站的需要;其二,可以自动对防火墙进行升级,能够对最新的病毒、木马进行识别,这样就解决了因为病毒库数据更新缓慢,无法识别新型病毒的问题,人工智能在防火墙信息识别中的应用,如图2所示。从人工智能的这一应用也让我们认识到,基于大数据、人工智能等前沿信息技术的“智慧证券”,也必须在新技术的研发与引进上开展长期投入和保持密切关注。只有不断更新和应用最新的人工智能技术,才能保证券商业务的安全化开展。

在AI发展早期,计算机的识别模式比较单一,以文字识别、语音识别为主,随着AI技术的日益成熟,目前在指纹识别,如图3所示。人脸识别等方面也有了较大的进步,识别速度、识别准确率都有了明显的提升。以语音识别为例,许多券商APP都支持语音输入模式,客户只需要说出自己的需求,APP后台自动识别语音内容后,将相应的咨询或是信息通过APP推送给客户,从系统接收语音、识别语音,再到信息反馈,整个过程不到0.1s的时间[5]。除此之外,根据券商APP的AI开发程度,可以支持一种或多种不同的语言,更好的满足了不同客户的使用需求,智能化程度更高,服务质量更优。

【参考文献】：
期刊论文
[1]人工智能在证券交易系统应用中面临的问题及对策[J]. 陈珊珊,钟燕.  现代信息科技. 2019(07)
[2]区块链、大数据、人工智能与人类未来社会经济发展的关系[J]. 周鹏,孙永,陈翔.  数字通信世界. 2019(03)
[3]人工神经网络在智能结构中的应用研究[J]. 陶云刚,周洁敏,韩永华,王建平.  模式识别与人工智能. 1997(03)



本文编号：2953141